استراتيجيات سلسلة الزخم التجارية في سوق الأسهم العالمية

استراتيجيات سلسلة الزخم التجارية في سوق الأسهم العالمية

إشارة الفوركس بيركوما بلوغسبوت
تبادل الصفقات في سوق الفوركس
و سيلفينفست الفوركس تنتشر


حل التسمية البيضاء الفوركس ما هو النظام التجاري نظام التداول المتداول البصري خيارات الأسهم أسعار حية الشمس معلقة كاي الفوركس محدودة استراتيجيات التداول فيل

تأثير سلسلة الوقت الزخم. والزخم التقليدي المقطع العرضي هو شذوذ شعبي وموثق توثيقا جيدا. يستخدم الزخم التقليدي مجموعة من الأصول لاختيار الفائزين السابقين، ويتوقع أن هؤلاء الفائزين سوف تستمر في تفوق أقرانهم في المستقبل أيضا. ومع ذلك، تظهر البحوث الأكاديمية الأخيرة أننا لسنا في حاجة إلى الكون كله من الأصول لاستغلال تأثير الزخم. تظهر نسخة جديدة من هذا الشذوذ (الزخم الزمني سلسلة) أن كل الأمن (أو الأصول) تملك الماضي العائد هو التنبؤ في المستقبل. والعائد الفائض الذي حققته كل أداة على مدى ال 12 شهرا الماضية هو مؤشر إيجابي على عائدها في المستقبل. محفظة متنوعة من الزخم السلسلي الوقت في جميع الأصول مستقرة بشكل ملحوظ وقوية، مما أسفر عن نسبة شارب عالية مع وجود علاقة ضئيلة لمعايير سلبية. ميزة إضافية هي أن عودة الزخم سلسلة الوقت يبدو أن أكبر عندما عوائد سوق الأسهم هي الأكثر تطرفا. وبالتالي، قد يكون الزخم السلاسل الزمنية تحوطا للأحداث المتطرفة. السبب الأساسي. وتشير البحوث الأكاديمية إلى أن تأثير الزخم السلسلي الزمني يتسق مع النظريات السلوكية للمستثمرين & كوت؛ والتفاعل الأولي الأولي والتفاعل المفرط المتأخر المطبق على نشر المعلومات. استراتيجية التداول بسيطة. ويتكون عالم الاستثمار من 24 من العقود الآجلة للسلع، و 12 من أزواج العملات المتقاطعة (مع 9 عملات أساسية)، و 9 مؤشرات للأسهم المتقدمة، و 13 من العقود الآجلة للسندات الحكومية المتقدمة. المصدر ورقة. موسكويتز، أوي، بيدرسين: زمن الزخم. نحن نوثق "زخم سلسلة زمنية" كبير في مؤشر الأسهم، والعملة، والسلع، وعقود السندات الآجلة لكل من الأدوات السائلة 58 نعتبرها. نجد الثبات في العوائد لمدة 1 إلى 12 شهرا الذي ينعكس جزئيا على آفاق أطول، بما يتفق مع نظريات المشاعر من رد الفعل الأولي رد الفعل وتأخر الإفراط في رد الفعل. وتوفر محفظة متنوعة من استراتيجيات الزخم السلسلي الزمني في جميع فئات الأصول عائدات غير طبيعية كبيرة مع التعرض القليل لعوامل التسعير الأصول القياسية، وأداء أفضل خلال الأسواق المتطرفة. وتبين لنا أن العائد على الزخم السلسلي الزمني مرتبط ارتباطا وثيقا بالأنشطة التجارية للمضاربين والتحوط، حيث يبدو أن المضاربين يستفيدون منه على حساب المحوطين. أوراق أخرى. بالتاس، كوسوسكي: الاتجاه التالية واستراتيجيات الزخم في الأسواق الآجلة. بناء استراتيجية الزخم سلسلة زمنية ينطوي على التجميع المعدل التقلبات للاستراتيجيات أحادي المتغير، وبالتالي تعتمد بشكل كبير على كفاءة مقدر تقلب وعلى نوعية إشارة التداول الزخم. وباستخدام مجموعة بيانات تتضمن أسعارا من 12 عقدا مستقبلا خلال الفترة من نوفمبر / تشرين الثاني 1999 إلى أكتوبر / تشرين الأول 2009، فإننا نحقق في هذه التبعيات وعلاقتها بالربحية الزخمية، ونصل إلى عدد من النتائج الجديدة. أولا، إشارات التداول الزخم الناتجة عن تركيب اتجاه خطي على مسار سعر الأصول تعظيم الأداء خارج العينة مع التقليل من دوران المحفظة، وبالتالي السيطرة على إشارة التداول الزخم العادية في الأدب، وعلامة العائد الماضي. وثانيا، تظهر النتائج أنماط زخم قوية في التواتر الشهري لإعادة التوازن، وأنماط الزخم القوي نسبيا عند التردد الأسبوعي وأنماط الزخم الضعيفة نسبيا في التواتر اليومي. في الواقع، يتم توثيق آثار انعكاس كبيرة في الأفق القصير جدا. وأخيرا، وفيما يتعلق بتجمیع الاستراتیجیات المتکاملة أحادي المتغیر، یشکل مقدر مجموعة يانغ-تشانغ الخیار الأمثل لتقدیر التقلب من حیث تعظیم الکفاءة والتقليل إلی أدنى حد من التحیز ودوران محفظة الاستثمارات اللاحقة. إن بناء استراتيجية الزخم السلسلي الزمني ينطوي على التجميع المعدل التقلب للاستراتيجيات المتغيرة، وبالتالي يعتمد بشكل كبير على كفاءة مقدر التقلب وعلى نوعية إشارة التداول الزخم. وباستخدام مجموعة بيانات تتضمن أسعارا من 12 عقدا مستقبلا خلال الفترة من نوفمبر / تشرين الثاني 1999 إلى أكتوبر / تشرين الأول 2009، فإننا نحقق في هذه التبعيات وعلاقتها بربحية الزخم السلسلي الزمني ونصل إلى عدد من النتائج الجديدة. إشارات التداول الزخم الناتجة عن تركيب اتجاه خطي على مسار سعر الأصول تعظيم أداء خارج العينة مع التقليل من دوران محفظة، وبالتالي السيطرة على إشارة التداول الزخم العادي في الأدب، وعلامة العائد الماضي. وفيما يتعلق بتجمیع الاستراتیجیات غیر المتکاملة المتقلبة، یشکل مقدر مجموعة يانغ-تشانغ الخیار الأمثل لتقدیر التقلب من حیث تعظیم الکفاءة والتقليل من التحیز ودوران محفظة الاستثمارات اللاحقة. في هذه الورقة ندرس استراتيجيات الزخم سلسلة الوقت في أسواق العقود الآجلة وعلاقتها لمستشاري تجارة السلع (كتاس). أولا، نقوم ببناء واحدة من أشمل مجموعات الزخم السلسلي الزمني من خلال توسيع نطاق الدراسات القائمة في ثلاثة أبعاد: السلسلة الزمنية (1974-2002)، المقطع العرضي (71 عقدا) ونطاق التردد (شهريا، أسبوعيا، يوميا) . إن استراتيجيات الزخم الخاصة بنا هي تحقيق نسب شارب أعلى من 1.20 وتوفر فوائد تنويع هامة بسبب سلوكها المضاد للتقلبات الدورية. نجد أن الاستراتيجيات الشهرية والأسبوعية واليومية تظهر انخفاض الترابط المتبادل، مما يدل على أنها التقاط ظواهر استمرار عودة متميزة. ثانيا، نحن نقدم أدلة على أن كتا اتبع استراتيجيات الزخم سلسلة زمنية، من خلال تبين أن استراتيجيات الزخم سلسلة الوقت لديها قوة تفسيرية عالية في سلسلة زمنية من عائدات كتا. ثالثا، استنادا إلى هذه النتيجة، نحقق فيما إذا كانت هناك قيود على القدرات في استراتيجيات الزخم السلسلي الزمني، وذلك من خلال إجراء تنبؤات تنبؤية لأداء استراتيجية الزخم على تدفقات رأس المال المتخلفة في صناعة كتا. واتساقا مع الرأي القائل بأن أسواق العقود الآجلة سائلة نسبيا، فإننا لا نجد دليلا على وجود قيود على القدرات، وهذه النتيجة متينة لفئات الأصول المختلفة. نتائجنا لها تداعيات مهمة بالنسبة للدراسات صندوق التحوط والمستثمرين. ونحن ندرس أداء الاستثمار في الاتجاه التالي في الأسواق العالمية منذ عام 1903، وتوسيع نطاق الأدلة القائمة لأكثر من 80 عاما. وقد حققنا هذا الاتجاه عائدات إيجابية قوية وحققنا ارتباطا متدنيا بفئات الأصول التقليدية كل عقد لأكثر من قرن من الزمان. نحن نحلل العوائد التالية من خلال بيئات اقتصادية مختلفة، ونسلط الضوء على فوائد التنوع التي وفرتها الاستراتيجية تاريخيا في أسواق الدببة. وأخيرا، نقوم بتقييم البيئة الأخيرة للاستراتيجية في سياق هذه النتائج طويلة الأجل. وتجري دراسة الاختلافات في العديد من استراتيجيات الزخم في إطار تخصيص الأصول فضلا عن مجموعة من المحافظ الصناعية. نماذج بسيطة من عوائد الزخم تعتبر. ويوضح الفرق بين الزخم السلسلي والزخم المستعرض، مع إيلاء اهتمام خاص لمصادر الربح لكل منهما، نظريا وتجربيا. يتم توفير الأسباب النظرية والتجريبية لكفاءة الترجيح التذبذب ويتم فحص العلاقة بين الزخم مع تشتت مستعرضة والتقلب. وتبين لنا أن ربحية استراتيجيات الزخم الزمني للسلسلة الزمنية على العقود الآجلة للسلع عبر تاريخها كله حساسة جدا لبداية اليوم. باستخدام عوائد يومية مع فترات تشكيل 252 يوما وفترات الاحتفاظ 21 يوما، ونسبة شارب يعتمد على ما إذا كان واحد يبدأ في اليوم الأول، في اليوم الثاني، وهلم جرا، حتى اليوم الحادي والعشرين الأول. هذه الحساسية هي أعلى لفترات تداول أقصر. وتظهر النتائج نفسها أيضا في محاكاة العوائد المستقلة والمتوازنة بشكل موحد، مما يدل على أن هذا ليس نمطا تجريبيا فحسب، بل هو مسألة أساسية في استراتيجيات الزخم. يجب أن يكون مدراء المحافظات على بينة من هذا الخطر الكامن: بدء تداول نفس الاستراتيجية على نفس الأساسية ولكن بعد يوم واحد يمكن، حتى بعد عدة عقود، تحويل استراتيجية ناجحة إلى واحدة فاشلة. وتبين لنا أن عوائد صناديق العقود الآجلة المدارة واتفاقيات المساعدة التقنية يمكن تفسيرها باستراتيجيات بسيطة للاتجاه، ولا سيما استراتيجيات الزخم السلسلي الزمني. نحن نناقش الحدس الاقتصادي وراء هذه التصنيفات، بما في ذلك المصادر المحتملة للربح بسبب رد الفعل الأولي رد الفعل وتأخر الإفراط في رد الفعل على الأخبار. نعرض تجريبيا أن هذه الاستراتيجيات التي تتبع الاتجاه تفسر عوائد إدارة العقود الآجلة. وبالفعل، فإن استراتيجيات الزخم السلسلي الزمني تنتج علاقات كبيرة ومربعات عالية مع مؤشرات العقود الآجلة المدارة وعودة المدير الفردي، بما في ذلك أكبر وأنجح المديرين. في حين أن أكبر مديري العقود الآجلة المدارة قد أدركوا أهمية كبيرة للمقاييس التقليدية الطويلة فقط، والسيطرة على استراتيجيات الزخم السلاسل الزمنية تدفع بهم إلى الصفر إلى الصفر. وأخيرا، فإننا ننظر في عدد من قضايا التنفيذ ذات الصلة باستراتيجيات الزخم السلسلي الزمني، بما في ذلك إدارة المخاطر، وتوزيع المخاطر عبر فئات الأصول وآفاق الاتجاه، وتواتر إعادة توازن الحافظة، وتكاليف المعاملات، والرسوم. في نموذج التوازن مع المستثمرين المستنيرين العقلانيين والمستثمرين التقنيين، وتبين لنا أن المتوسط ​​المتحرك لأسعار السوق الماضية يمكن التنبؤ بالسعر في المستقبل، وشرح قوة تنبؤية قوية وجدت في العديد من الدراسات التجريبية. نموذجنا يمكن أيضا أن يفسر الزخم السلس الزمني أن أسعار السوق تميل إلى أن تكون مرتبطة بشكل إيجابي على المدى القصير وترتبط سلبا على المدى الطويل. وبعد عوائد إيجابية كبيرة في عام 2008، تلقت كتا اهتماما متزايدا ومخصصات من المستثمرين المؤسساتيين. وكان الأداء اللاحق أدنى من متوسطه على المدى الطويل. وقد حدث ذلك في فترة ما بعد الأزمة المالية الأكبر منذ الكساد الكبير. في هذه الورقة، باستخدام ما يقرب من قرن من البيانات، ونحن التحقيق في ما يحدث عادة للاستراتيجية الأساسية التي تتبعها هذه الأموال في الأزمات المالية العالمية. كما نقوم بدراسة سلوك السلاسل الزمنية للأسواق التي تتداولها كتاس خلال فترات الأزمة هذه. وتظهر نتائجنا أنه في فترة طويلة بعد األزمات المالية، فإن متوسط ​​العائدات أقل من نصف العائدات التي تحققت في فترات عدم األزمات. وتبين الأدلة المستمدة من الأزمات الإقليمية نمطا مماثلا. ووجدنا أيضا أن أسواق العقود الآجلة لا تعرض القدرة على التنبؤ بسلسلة زمنية قوية يمكن التنبؤ بها في فترات عدم الأزمات، مما أدى إلى عوائد ضعيفة نسبيا للاتجاه بعد الاستراتيجيات في السنوات الأربع التي تلت مباشرة بداية الأزمة المالية. نحن نقدم فئة جديدة من استراتيجيات الزخم التي تقوم على المتوسطات طويلة الأجل للعوائد المعدلة المخاطر واختبار هذه الاستراتيجيات على الكون من 64 العقود الآجلة السائلة. وتبين لنا أن استراتيجية الزخم المعدلة هذه تتفوق على استراتيجية الزخم الزمني لسلسلة أوي وموسكويتز وبيدرسين (2012)، وذلك بالنسبة إلى جميع المجموعات تقريبا من فترات التملك والاستعراض. نقوم ببناء مقاييس للتذبذب (المخاطر) الخاصة بالزخم (سواء داخل أو داخل فئات الأصول)، ونبين أن هذه التقلبات يمكن استخدامها لإدارة المخاطر وتوقيت الزخم. ونجد أن إدارة مخاطر الزخم تؤدي إلى زيادة نسب شارب بشكل كبير، ولكنها تؤدي في الوقت نفسه إلى مزيد من الانحراف السلبي ومخاطر الذيل. على النقيض من ذلك، الجمع بين إدارة المخاطر مع توقيت الزخم عمليا يلغي الانحراف السلبي للعائدات الزخم ويقلل بشكل كبير من خطر الذيل. وباإلضافة إلى ذلك، تؤدي إدارة مخاطر الزخم إلى تعرض أقل بكثير لعوامل السوق والقيمة والزخم. ونتيجة لذلك، فإن عوائد الزخم الذي تديره المخاطر توفر فوائد تنويع أعلى بكثير من عائدات الزخم المعياري. ونحن ندرس العلاقة بين عائدات الاتجاه التالي ومخاطر الاقتصاد الكلي. تظهر نتائجنا أن عوامل الاقتصاد الكلي لها علاقة ذات دلالة إحصائية مع الاتجاه التالي، عندما نسمح للتعرض الديناميكي للاستراتيجية. ووجدنا أن هذا التعرض المتغير للمخاطر يسمح بالتوجهات التالية لتحقيق عوائد إيجابية عبر مجموعة واسعة من دورات السوق والسندات. وقد وثقت البحوث السابقة أن معظم عائدات الزخم المقطعية مستمدة من التعرض لمخاطر الاقتصاد الكلي. ومع ذلك، فإن الشيء نفسه لا ينطبق على الاتجاه التالي حيث يأتي على الأقل نصف الأداء من مكونات غير المبررة للعائدات الآجلة. عندما نربط الأداء بالتذبذب المشروط لمتغيرات الاقتصاد الكلي، تظهر نتائجنا أن الاتجاه التالي يولد عائدات أعلى في الفترات التي يكون فيها عدم اليقين الاقتصادي منخفضا. نحن نحلل الاختلافات بين الاستراتيجيات القائمة على العودة السابقة التي تختلف في التكيف على العائدات الماضية تتجاوز الصفر (استراتيجية سلسلة زمنية، تيسي) والعائدات الماضية تتجاوز المتوسط ​​المقطع العرضي (استراتيجية مستعرضة، كس). ووجدنا أن فرق العائد بين هاتين الاستراتيجيتين يرجع أساسا إلى المواقف الطويلة المتغيرة في الوقت الذي تأخذ فيه استراتيجية النقل التقني في السوق الكلي، وبالتالي لا تترتب عليها أي آثار على سلوك أسعار الأصول الفردية. ومع ذلك، فإن استراتيجيات تيسي و كس على أساس النسب المالية كمنبئات تختلف أحيانا بسبب اختيار الأصول. تدير صناديق العقود الآجلة المدارة (التي تسمى أحيانا عبارات التجارة العامة) التجارة في الغالب على الاتجاهات. هناك عدة طرق لتحديد الاتجاهات، إما باستخدام الاستدلال أو التدابير الإحصائية التي غالبا ما تسمى "المرشحات". هناك مقياسان إحصائيان مهمان لاتجاهات الأسعار هما الزخم السلسلي الزمني والمتوسط ​​المتحرك لعمليات الانتقال. وتبين لنا من الناحية التجريبية والنظرية أن مؤشرات الاتجاه هذه ترتبط ارتباطا وثيقا. في الواقع، فهي تعبيرات مكافئة في أشكالها الأكثر عمومية، وأنها أيضا التقاط العديد من أنواع أخرى من المرشحات مثل مرشح هب، مرشح كالمان، وجميع المرشحات الخطية الأخرى. وعلاوة على ذلك، نعرض كيف يمكن أن تكون مرشحات الاتجاه ممثلة على نحو مكافئ كدالات للأسعار الماضية مقابل العائدات الماضية. نتائجنا توحيد وتوسيع مجموعة من الاستراتيجيات التالية الاتجاه ونناقش الآثار المترتبة على المستثمرين. وباستخدام مجموعة بيانات مؤلفة من 67 مؤشرا من مؤشرات األسهم والسلع من 1969 إلى 2013، توثق هذه الدراسة تأثير الزخم الزمني الكبير في أسواق األسهم والسلع الدولية. وتوثق هذه الورقة أيضا أن صناديق الاستثمار الدولية لديها ميل لشراء أدوات كانت جيدة الأداء في الأشهر الأخيرة، لكنها لا تبيع بانتظام تلك التي كانت ضعيفة في نفس الفترات. ونجد أيضا أن محفظة الزخم قصيرة الأجل المتنوعة تحقق أكبر أرباحها في ظروف السوق الشديدة، ولكن تدخلات البنوك المركزية في السوق في السنوات الأخيرة تبدو وكأنها تتحدى أداء هذه الحوافظ. ولذلك فإن الهدف من هذه المقالة هو دراسة عدم الكفاءة ضمن استراتيجيات الزخم الزمني (تسموم) التي أدخلت في مقال هام من قبل موسيكيتز، أوي، و بيدرسين [2012]. ولتحقيق هذه الغاية، نقدم مجموعة جديدة من استراتيجيات الزخم، واستراتيجيات الزخم الزمني المعتمد على المخاطر (راموم)، والتي تستند إلى متوسطات عوائد العقود الآجلة الماضية، والتي تطبيع بسبب تقلباتها. نحن نختبر هذه الاستراتيجيات في عالم مكون من 64 عقدا آجلة للعقود الآجلة ويوضح أن استراتيجيات راموم تتفوق على استراتيجيات تسموم لموسكيتز، أوي، و بيدرسين [2012] لاستراتيجيات الزخم قصيرة ومتوسطة وطويلة الأجل. بالإضافة إلى ذلك، إشارات التداول راموم لها ميزة أخرى هامة ومهمة: فهي بطبيعة الحال أقل اعتمادا على التقلبات العالية. وبعبارة أخرى، فإن استراتيجيات تسموم القياسية تميل إلى الارتباط الإيجابي (انظر، على سبيل المثال، هورست وآخرون [2013]) مع موقف طويل المدى (طويلة الدعوة، طويلة وضع)، ونتيجة لذلك، أداء أفضل في السوق المتقلبة البيئات. كما نعرض، وهذا هو أقل من ذلك بكثير بالنسبة لعودة راموم لأنه، من خلال ضبط المخاطر إشارات التداول وفقا لتقلب، ونحن جعل راموم يعود أكثر حساسية للمعلومات الجديدة على وجه التحديد في الوقت عندما تقلب منخفض. ونتيجة لذلك، تفوق الأداء من راموم نسبة إلى تسموم يميل إلى أن تكون مرتبطة سلبا إلى التقلبات. وتتبع الاستراتيجيات التي تتبع الاتجاه صفقات طويلة في الأصول مع عائدات إيجابية في الماضي ومراكز قصيرة في الأصول ذات عوائد سلبية سابقة. وعادة ما يتم تشييدها باستخدام العقود الآجلة في جميع فئات الأصول، مع الأوزان التي تتناسب عكسيا مع التقلب، وقد أظهرت تاريخيا ميزات تنويع كبيرة وخاصة خلال انكماش السوق الهائل. ومع ذلك، وفي أعقاب أداء مثير للإعجاب في عام 2008، فشلت الاستراتيجية التي تتبع الاتجاه في تحقيق عوائد قوية في فترة ما بعد الأزمة، 2009-2013. وقد اتسمت هذه الفترة بدرجة كبيرة من المشاركة في الحركة حتى عبر فئات الأصول، مع تقسيم الكون القابل للاستثمار إلى ما يسمى بالفئة الفرعية للمخاطر والمخاطر. ندرس ما إذا كان مخطط الترجيح العكسي للتذبذب، الذي يتجاهل بشكل فعال الارتباطات الزوجية، يمكن أن يتحول إلى أن يكون دون المستوى الأمثل في بيئة من الارتباطات المتزايدة. وبتوسيع نطاق تخصيص التكافؤ بين المخاطر على المدى الطويل (المساهمة في المخاطر المتساوية)، فإننا نضع استراتيجية قصيرة الأجل تتبع الاتجاه تستفيد من مبادئ تكافؤ المخاطر. ليس فقط أننا نعزز بشكل كبير أداء الاستراتيجية، ولكننا نبين أيضا أن هذا التحسن يرجع أساسا إلى أداء نظام الترجيح الأكثر تعقيدا في أنظمة الترابط المتوسط ​​للغاية. ويظهر موسكويتز، أوي، و بيدرسين (2012) أن الزخم الزمني لسلسلة زمنية يسلم ألفا كبيرا وهاما لمحفظة متنوعة من العقود الآجلة الدولية المختلفة خلال الفترة من 1985 إلى 2009. على الرغم من أننا نؤكد هذه النتائج مع بيانات مماثلة، نجد أن نتائجها هي مدفوعة بعوائد التقلبات المقاسة (أو ما يسمى نهج التكافؤ المخاطر لتخصيص الأصول) بدلا من الزخم السلاسل الزمنية. أما ألفا من الزخم الزمني للسلسلة الزمنية فيعود شهريا من 1.27٪ مع الأوزان المتقلبة إلى 0.41٪ دون تحجيم التقلب، وهو أقل بكثير من ألفا الزخم المقطع العرضي 0.95٪. وباستخدام المواقف المقيسة بالتقلبات، فإن العائد التراكمي لاستراتيجية الزخم السلسلي الزمني أعلى من استراتيجية الشراء والشراء؛ ومع ذلك، تيمسيريسمومنتومان شراء وعقد عقد عوائد تراكمية مماثلة إذا لم يتم تحجيمها عن طريق التقلب. كما أن الأداء المتفوق لاستراتيجية الزخم السلسلي الزمني يتلاشى أيضا في الفترة الأخيرة من الأزمة في الفترة من 2009 إلى 2013. وبينما يعرف الكثير عن إضفاء الطابع المالي على السلع الأساسية، لا يعرف الكثير عن كيفية الاستثمار في السلع بشكل مربح. ولا تعالج الدراسات الحالية لمستشاري تجارة السلع هذه المسألة على نحو كاف لأن 19 في المائة فقط من شركات المساعدة التقنية تستثمر فقط في السلع الأساسية، رغم اسمها. نقارن نموذجا جديدا لتسعير الأصول مكونا من أربعة عوامل للمقاييس الحالية المستخدمة لتقييم نقاط البيع. فقط لدينا أربعة نماذج نموذج الأسعار على حد سواء بقعة السلع وفترة الخطر على المدى الطويل. وعموما، لدينا أربعة نماذج نموذج أسعار مخاطر السلع الأولية أفضل من فاما الفرنسية ثلاثة عامل نموذج أسعار مخاطر رأس المال الأسهم، وبالتالي هو معيار مناسب لتقييم المركبات الاستثمارية السلع. في السنوات ال 20 الماضية، الزخم أو الاتجاه بعد الاستراتيجيات أصبحت جزءا راسخا من أدوات المستثمر. نحن نقدم طريقة جديدة لتحليل استراتيجيات الزخم من خلال النظر في نسبة المعلومات (الأشعة تحت الحمراء، متوسط ​​العائد مقسوما على الانحراف المعياري). نحسب النظري إر لاستراتيجية الزخم، وتبين أنه إذا كان الزخم يرجع أساسا إلى الارتباط الذاتي الإيجابي في العوائد، إر كدالة لفترة تشكيل المحفظة (نظرة إلى الوراء) يختلف كثيرا عن الزخم بسبب الانجراف (متوسط إرجاع). يظهر إر أنه بالنسبة لفترات النظر إلى الوراء لبضعة أشهر، والمستثمر هو أكثر عرضة للاستفادة من الترابط الذاتي. ومع ذلك، لفترات نظرة إلى الوراء أقرب إلى 1 سنة، والمستثمر هو أكثر عرضة للاستفادة من الانجراف. نقارن البيانات التاريخية إلى الأشعة تحت الحمراء النظرية من خلال بناء فترات ثابتة. وجدت الدراسة التجريبية أن هناك فترات / أنظمة حيث الارتباط الذاتي هو أكثر أهمية من الانجراف في شرح الأشعة تحت الحمراء (وخاصة ما قبل 1975) وغيرها حيث الانجراف هو أكثر أهمية (معظمها بعد 1975). نختتم دراستنا من خلال تطبيق استراتيجية الزخم لدينا إلى 100 سنة زائد من المتوسط ​​الصناعي داو جونز. نحن نبلغ تذبذبات مبللة على الأشعة تحت الحمراء لفترات نظرة إلى الوراء من عدة سنوات ونموذج مثل هذه التذبذبات كعكس لمعدل النمو المتوسط. نحن ندرس استراتيجيات الزخم الزمني (الاتجاه التالي) في السندات والسلع والعملات ومؤشرات الأسهم بين عامي 1960 و 2015. ونجد أن استراتيجيات الزخم تؤدي بشكل ثابت قبل وبعد عام 1985، وهي فترات تميزت بقوة أسواق الدب والثور في السندات على التوالي. نحن توثيق عدد من خصائص المخاطر الهامة. أولا، أن العائدات هي منحرفة بشكل إيجابي، والتي نقول أنها بديهية عن طريق رسم موازية بين استراتيجيات الزخم واستراتيجية طويلة المدى سترادل. ثانيا، كان الأداء قويا بشكل خاص في أسوأ بيئات سوق الأسهم والسندات، مما يعطي مصداقية للمطالبة بأن الاتجاه التالي يمكن أن يوفر الأسهم والسندات ألفا أزمة. إن وضع قيود على الاستراتيجية لمنعها من الأسهم الطويلة أو السندات الطويلة لديه القدرة على زيادة تعزيز ألفا الأزمة، ولكنه يقلل من متوسط ​​العائد. وأخيرا، فإننا ندرس كيف تباين الأداء عبر استراتيجيات الزخم على أساس العوائد مع فترات تأخر مختلفة وتطبيقها على فئات الأصول المختلفة. ونقترح استخدام حافظات قصيرة وطويلة من استراتيجيات متابعة الاتجاهات لتحليل خصائص المخاطر والعائد. ونجد أن التعرضات لها متفاوتة زمنيا، وتعتمد على حالة السوق، وأن العائدات إلى جانبيها الطويل والقصير في نفس الأصل ليست قابلة للمقارنة. وبالإضافة إلى ذلك، نقدم أدلة على تقديرية منحازة من حين لآخر من قبل مديري كتا. وتتماشى النتائج التي توصلنا إليها مع فرضية الأسواق التكيفية، والدرس الرئيسي في دراستنا هو أنه ينبغي التمييز بين الجانبين الطويل والقصير في تحليل استراتيجيات الاستثمار الدينامية. وستناقش ورقة الاستقصاء هذه المصادر الهيكلية المحتملة للعودة لكل من عبارات المساعدة التقنية ومؤشرات السلع استنادا إلى استعراض المقالات البحثية التجريبية من الأكاديميين والممارسين على حد سواء. وتغطي الورقة على وجه التحديد (أ) مصادر العودة الطويلة الأجل لكل من برامج العقود الآجلة المدارة ومؤشرات السلع الأساسية؛ (ب) توقعات المستثمرين وسياق المحفظة لاستراتيجيات العقود الآجلة؛ و (ج) كيفية قياس هذه الاستراتيجيات. غالبا ما يشعر المستثمرون بالقلق إزاء الانحراف السلبي، أو عدم التماثل بين الذيل واليسار، في عوائد الأسهم. وردا على ذلك، فإنها تسعى إلى استراتيجيات تخفيف المخاطر لتوفير عوائد المقاصة عندما تنخفض أسواق الأسهم. ونظرا لارتباطها بالانحراف الإيجابي، فإن الاستراتيجيات التي تتبع الاتجاهات هي مرشحين شعبيين للتخفيف من المخاطر أو مواجهة الأزمات. وتستكشف هذه الورقة كيف يمكن للمحفظة التي تتبع الاتجاه أن تحقق انحرافا إيجابيا، وتبين أن الاختلاف الزمني في المخاطر هو العامل الأساسي. في الواقع، أي محفظة مع نسبة شارب إيجابية يمكن تحقيق الانحراف الموجب ببساطة عن طريق تغيير مستوى المخاطر التي اتخذت عبر الزمن. في هذه المقالة، يدرس المؤلفون أداء الاستثمار في الاتجاه التالي في الأسواق العالمية منذ عام 1880، مد نطاق الأدلة القائمة لأكثر من 100 سنة باستخدام مجموعة بيانات جديدة. وجدوا أنه في كل عقد من الزمان منذ عام 1880، حقق الزخم الزمني سلسلة عوائد إيجابية ذات ارتباطات متدنية مع فئات الأصول التقليدية. وعلاوة على ذلك، فإن الزخم السلسلي قد حقق أداء جيدا في 8 من أصل 10 من أكبر فترات الأزمات على مدى القرن، وهو ما يعرف بأنه أكبر عمليات السحب مقابل حافظة السندات / السندات البالغة 60/40. وأخيرا، فإن الزخم الزمني للسلسلة الزمنية قد حقق أداء جيدا في مختلف البيئات الكلية، بما في ذلك الركود والازدهار، والحرب ووقت السلم، ونظم أسعار الفائدة المرتفعة والمنخفضة، وفترات التضخم المرتفعة والمنخفضة. وتتعرض محافظ التحوط ضد مخاطر عمليات السحب الكبيرة إلى صعوبة ومكلفة. إن الاستمرار في التداول على الخيارات المالية في مؤشر ستاندرد آند بورز 500 هو استراتيجية مكلفة جدا إذا كانت موثوقة للحماية من عمليات البيع في السوق. إن سندات الخزانة الأمريكية "الملاذ الآمن"، مع توفير عائد إيجابي وقابل للتنبؤ على المدى الطويل، هي عموما استراتيجية لا يمكن الاعتماد عليها لتحوط الأزمات، حيث أن الترابط السلبي بين الأسهم والسندات بعد عام 2000 هو نادرة تاريخية. ويبدو أن محافظ الذهب الطويلة والائتمان الطويل للحماية الائتمانية تجلس بين السندات والسندات من حيث التكلفة والموثوقية. وعلى النقيض من هذه الاستثمارات السلبية، فإننا نحقق في استراتيجيتين ديناميتين يبدو أنهما قد حققا أداء إيجابيا على المدى الطويل ولكن أيضا خلال الأزمات التاريخية على وجه الخصوص: الزخم الزمني لسلسلة زمنية وعوامل المخزون الجيدة. زخم العقود الآجلة له يوازي مع استراتيجيات طويلة المدى سترادل، والسماح لها أن تستفيد خلال الأسهم الموسع بيع-- أوفس. وتتخذ استراتيجية المخزون الجودة مواقع طويلة في أعلى مستويات الجودة والمراكز القصيرة في أسهم الشركة ذات الجودة الأقل، مستفيدة من تأثير "الانتقال إلى الجودة" خلال الأزمات. وهاتان الاستراتيجيتان الديناميتان تاريخيا لهما خصائص غير مترابطة للعائدات، مما يجعلهما متكاملين لتغطية مخاطر الأزمات. ونحن ندرس كلتا الاستراتيجيتين ونناقش كيف يمكن أن تكون الاختلافات المختلفة قد أدت في الأزمات، وكذلك الأوقات العادية، على مدى السنوات 1985-2016. إن عالوة مخاطر الزخم هي واحدة من أهم مخاطر المخاطر البديلة. وبما أنه يعتبر شذوذا في السوق، فإنه ليس دائما مفهوما جيدا. ولذلك فإن العديد من المنشورات حول هذا الموضوع تستند إلى نتائج مرجعية ونتائج تجريبية. ومع ذلك، فقد وضعت بعض الدراسات الأكاديمية إطار نظري يسمح لنا لفهم سلوك هذه الاستراتيجيات. في هذا البحث، قمنا بتوسيع نموذج برودر و غوسل (2011) إلى الحالة متعددة المتغيرات. يمكننا العثور على الخصائص الرئيسية الموجودة في الأدب الأكاديمي، والحصول على نتائج نظرية جديدة على علاوة خطر الزخم. وعلى وجه الخصوص، فإننا نعيد النظر في العائد من الاستراتيجيات التي تتبع الاتجاه، وتحليل تأثير عالم الأصول على ملف المخاطر / العائد. نحن أيضا مقارنة الحقائق النمطية التجريبية مع النتائج النظرية التي تم الحصول عليها من نموذجنا. وأخيرا، فإننا ندرس خصائص التحوط من استراتيجيات الاتجاه الاتجاه. استراتيجيات سلسلة الزخم التجارية في سوق الأسهم العالمية. غاغاري تشاكرابارتي. في السنوات الأخيرة، تم التحقق من صحة الأرباح غير العادية في أسواق الأسهم تجريبيا، وبالتالي وضع فرضية السوق الفعالة في المحاكمة؛ والتأكيد على أن السوق يعرف كل شيء أو السوق لا يمكن أن يتعرض للضرب وقد ثبت أن تكون أسطورة. وبوجود قواعد تجارية مربحة في أسواق الأوراق المالية، تصبح المضاربة ظاهرة شائعة تجعل النظام المالي غير مستقر في جوهره، ويتعرض للصدمات، ويتعرض للحوادث. هذه الدراسة، في حين استكشاف وجود قواعد التداول مربحة في السوق العالمية في السنوات الأخيرة، ويجد أن الدول المتقدمة في البلدان المتقدمة أكثر عرضة لأنشطة المضاربة. * غاغاري تشاكرابارتي أستاذ مساعد في الاقتصاد في جامعة الرئاسة، كلكتا، الهند. ومجالات بحوثها الرئيسية هي الاقتصاد المالي، والتمويل الكمي، والأسواق المالية كنظم معقدة. حصلت على ماجستير، M.Phil. ودكتوراه درجة في الاقتصاد من جامعة كلكتا. المراجع. معلومات حقوق التأليف والنشر. المؤلفين والانتماءات. غاغاري تشاكرابارتي. لا توجد انتماءات متاحة. حول هذه المقالة. نشرت بالتعاون مع. توصيات شخصية. اقتباس المقال. المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو. .BIB بيبتكس جابريف منديلي. مشاركة المقال. الوصول غير المحدود إلى المقال الكامل التحميل الفوري تشمل ضريبة المبيعات المحلية إن وجدت. اقتباس المقال. المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو. .BIB بيبتكس جابريف منديلي. مشاركة المقال. أكثر من 10 مليون وثيقة علمية في متناول يدك. تبديل الطبعة. &نسخ؛ 2017 سبرينجر الدولية للنشر أغ. جزء من الطبيعة سبرينجر. الزخم سلسلة الوقت والآثار مناقضة في سوق الأسهم الصينية. يسلط الضوء. وتركز هذه الورقة على الزخم السلسلي الزمني أو الآثار المتضاربة في سوق الأسهم الصينية. هناك تأثير الزخم سلسلة زمنية على المدى القصير وتأثير متضاربة على المدى الطويل. وتعتمد العروض على فترات النظر والعقد والخصائص الخاصة بالشركة. وتركز هذه الورقة على الزخم السلسلي الزمني أو الآثار المتضاربة في سوق الأسهم الصينية. نقوم بتقييم أداء استراتيجية الزخم السلسلي الزمني المطبق على مؤشرات الأسهم الرئيسية في الصين القارية واستكشاف العلاقة بين أداء استراتيجيات الزخم السلاسل الزمنية وبعض الخصائص الخاصة بالشركة. وتشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن هناك تأثير الزخم السلسلي الزمني على المدى القصير وتأثير مناقضة على المدى الطويل في سوق الأسهم الصينية. ويعتمد أداء زخم السلاسل الزمنية والاستراتيجيات المتضاربة إلى حد كبير على فترات النظر والاستعراض والخصائص الخاصة بالشركات. اختر خيارا لتحديد موقع / الوصول إلى هذه المقالة: تحقق مما إذا كان لديك حق الوصول من خلال بيانات اعتماد تسجيل الدخول أو مؤسستك. سلسلة الوقت الزخم، وتقلب التحجيم، والأزمة ألفا. سلسلة الوقت الزخم، وتقلب التحجيم، والأزمة ألفا. إذا كنت كولدن & # 8217؛ ر اقول من لدينا مؤخرا الوحش السلع الآجلة آخر، نحن & # 8217؛ كنت أفكر كثيرا حول العقود الآجلة مؤخرا. منطقة البحوث الآجلة نسبيا & # 8220؛ طازجة، & # 8221؛ والكثير أكثر إثارة من القرصنة من خلال الأسهم الأسهم اختيار البحوث حيث أننا نفهم بالفعل الإجابة الأساسية & # 8212؛ شراء رخيصة / الجودة، وشراء القوة، واحتضان الألم الأداء النسبي. كجزء من سلسلة التعليم البحثية لدينا في المستقبل، استعرضنا مؤخرا ورقة النسخ، & # 8220؛ الزخم سلسلة الوقت وتقلب التحجيم، & # 8221؛ أبي Y. كيم، ييومان تسي، جون K. والد (كتو)، الذي يعيد النظر في النتائج المتعلقة بالورقة الآجلة أخرى، & # 8220؛ الزخم الزمني سلسلة، & # 8221؛ توبياس J.Moskowitz، ياو هوا أوي، لاسي هيج بيدرسين (موب). نلخص النتائج الأساسية من كتو و موب أدناه: سلسلة مؤشرات الزخم الزمني للزخم (بواسطة موب) وفيما يلي العناصر الرئيسية من اجتماع الأطراف: تشمل 58 عقدا مستقبلا الفترة 1965-2009 (24 سلعة، و 12 زوجا من العملات المتداولة، و 9 مؤشرات للأسهم المتقدمة، و 13 سندا حكوميا متقدما). وتستند الاستراتيجية على الزخم السلسلي الزمني، أي كانت العائدات الماضية إيجابية أو سلبية؟ إيجابي = طويل؛ سلبية = المراكز القصيرة هي التذبذب المرجح بحيث الأصول عالية التقلب لن تسيطر على العائدات. وهذا يشبه حافظة المساواة المكافئة بالمخاطر التي تشير فيها األوزان إلى المخاطر. في موب، الهدف الهدف هو حوالي 40٪ مقابل متوسط ​​حجم 19٪، فعالية 2x الرافعة المالية. استراتيجية تسموم تحجيم تحجيم (12 شهرا الاستعراض، عقد 1 الشهر) يولد 1.09٪ عائدات الزائدة شهريا (ث / ت-تات من 5.4)، بعد السيطرة على أسن وآخرون. فالو / مومنتوم & # 8220؛ إيفريوهير & # 8221؛ وعوامل عوائد الأسهم العالمية، وعوائد السندات، والعملات والسلع الأساسية. تسموم يحمل على أسن وآخرون & # 8217؛ s الزخم مستعرضة، ولكن عاملهم في كل مكان لا يفسر ذلك. سلسلة الوقت الزخم والتذبذب التحجيم رؤى الرئيسية (بواسطة كتو) وتراجع ورقة كتو التحليل من اجتماع الأطراف. وباستخدام 55 عقدا آجلة تغطي الفترة 1985-2009، يؤكد المؤلفون النتائج من اجتماع الأطراف. ومع ذلك، تحدد كتو النتائج التالیة التي تبدو متعارضة مع موب: وباستخدام طريقة غير مرجحة، متساوية الوزن، ينخفض ​​ألفا من محفظة تسموم إلى 0.39٪ شهريا، v.s. فول-سكاليد، تسموم & # 8217؛ s 1.08٪ ألفا شهريا. وبدون توسيع الحجم، يشبه ألفا المحفظة محفظة شراء العقود الآجلة. وباستخدام الأسلوب غير المراقب، فإن ألفا لاستراتيجية شراء وشراء هي 0.34٪ في الشهر. وعلاوة على ذلك، عندما يتم تحجيم شراء وشراء باستخدام طريقة موب، فإنه يولد تقدير 0.73٪ من ألفا الشهري. كتو يجادل بأن عودة تسموم قوية التي حددها موب كانت نتيجة للاستفادة من استراتيجية التي حدث أن يكون لها تقدير ألفا إيجابي لشراء & عقد & # 8220؛ السلبي & # 8221؛ خلال فترة العينة هذه. عندما يفحص المرء & # 8220؛ ونليفيرد & # 8221؛ تسموم (أي، مع عدم وجود التحجيم التقلب) أنها لا تتفوق بشكل كبير شراء وشراء. الخط السفلي: تفوق الأداء من تسموم هو مدفوعة إلى حد كبير عن طريق توسيع نطاق، أو النفوذ، وليس عن طريق عوائد غير طبيعية المرتبطة تسموم. التوفيق بين الخلاف. ونحن نعتقد أن مؤتمر الأطراف و كتو قد ألهمت نقاشا مثيرا للاهتمام. للاقتراب من فهم & # 8220؛ تروث، & # 8221؛ أجرينا أبحاثنا الخاصة في السؤال. وتغطي عینتنا الفترة 1998 - 7/2016، وتشمل 38 عقدا مستقبلا للسلع والدخل الثابت والأسھم (22 عقدا للسلع الأساسیة، و 7 عقود للسندات المتقدمة، و 9 عقود مؤشر أسھم). استبعدنا عقود العملات وبعض الاتصالات الأخرى لأن قدرتنا على عقود التجارة تقتصر على ما هو متاح في وسطاء التفاعلية. العقود هي كما يلي: استراتيجيات اختبارها. MF1: ​​التقلب المرجح، غير تحجيم (التقلب السنوي من 4.55٪)، شراء وعقد، إعادة التوازن الشهري MF2: تقلب مرجحة، غير تحجيم (تقلب سنوي 4.45٪)، 12 شهرا تسموم، إعادة التوازن الشهرية MF3: scaled (with target an annualized 12% volatility at the portfolio level), Buy&Hold , monthly rebalance MF4: volatility weighted, scaled (with target an annualized 12% volatility at the portfolio level), 12-month TSMOM , monthly rebalance. The returns from futures are all excess returns and do not include interest received on a fully collateralized futures position. المعايير. سبي & # 8211؛ SP500 total return index LTR – U.S. Treasury 10-Year bond total return index 60_40 – 60% in SPY, 40% in LTR. All returns are total returns and include the reinvestment of distributions (e.g., dividends). Data is from Bloomberg and publicly available sources. Results of Our Analysis. The chart below shows the summary results from our analysis, covering the period 1998– 7/2016: The results are hypothetical results and are NOT an indicator of future results and do NOT represent returns that any investor actually attained. Indexes are unmanaged, do not reflect management or trading fees, and one cannot invest directly in an index. Additional information regarding the construction of these results is available upon request. Based on our analysis, we can see that there is huge difference between non-vol-scaled (MF1 and MF2) and the vol-scaled (MF3 and MF4). Because vol-scaling is essentially leveraging the positions, when you scale up the vol, you scale up the returns! Note how the MF1 CAGR of 4.21% and the MF2 CAGR of 4.56% are significantly enhance by vol-scaling, going to an 11.00% CAGR for MF3 and a 12.25% CAGR for MF4. By contrast, when you de-leverage the position, you get a lower CAGR. Leverage is a powerful thing when applied to a strategy that generates “alpha.” Here are the annual returns for each strategy: The results are hypothetical results and are NOT an indicator of future results and do NOT represent returns that any investor actually attained. Indexes are unmanaged, do not reflect management or trading fees, and one cannot invest directly in an index. Additional information regarding the construction of these results is available upon request. In each row, we use conditional color formatting to highlight difference of annual returns between different strategies. Red means relatively good and green means relatively bad. MF without TSMOM (MF1, MF3) can provide some degree of tail risk protection in a handful of events such as in 2000, 2001 and 2002. MF with TSMOM can protect investors better in big risk events like 2008, when SPY was down 36%, but MF2 was up 15% and MF4 was up 43%. However, since MF is an alternative asset, in some of the years, these strategies underperforms the market by extreme margins. For example, in 2009, SPY is up 26%, while MF4 is down 10.70%. Is Time Series Momentum a Busted Strategy? CAGR, standard deviations, and Sharpe ratios are only half of the story when it comes to time series momentum strategies, because correlations and portfolio diversification elements are also valuable. In our view, time series based futures strategies represents an “alternative” asset class, with generally lower correlations to other asset classes. In order to assess TSMOM’s relative value as a diversifier, we present below a correlation matrix that compares strategies and benchmarks: The results are hypothetical results and are NOT an indicator of future results and do NOT represent returns that any investor actually attained. Indexes are unmanaged, do not reflect management or trading fees, and one cannot invest directly in an index. Additional information regarding the construction of these results is available upon request. TSMOM (MF2 and MF4) exhibits a -27.56% correlation with SPY. From a portfolio construction standpoint, this is a valuable characteristic. Compare this correlation estimate with the Buy&Hold version of the strategy (MF1 and MF3), which has a positiv e 56.48% correlation with SPY (as an aside, if you are curious as to why levered/unlevered correlations of the same strategy would be identical, Cliff Asness has an interesting post that discusses a variation of this issue). From a diversification perspective, TSMOM would seem to add significant value to a portfolio, regardless of vol-scaling. Finally, here we highlight some large drawdown events for SPY and the associated MF strategy returns over these same periods: The results are hypothetical results and are NOT an indicator of future results and do NOT represent returns that any investor actually attained. Indexes are unmanaged, do not reflect management or trading fees, and one cannot invest directly in an index. Additional information regarding the construction of these results is available upon request. TSMOM (MF2, MF4) generates strong downside protection in the face of big market blow-ups, whereas Buy&Hold futures have generally correlated drawdowns with the SPY, albeit, less dramatic. Below are monthly return distributions of vol-scaled Buy&Hold (MF3), vol-scaled TSMOM (MF4), and bonds (LTR) compared with negative return months for SPY: The results are hypothetical results and are NOT an indicator of future results and do NOT represent returns that any investor actually attained. Indexes are unmanaged, do not reflect management or trading fees, and one cannot invest directly in an index. Additional information regarding the construction of these results is available upon request. The blue line, MF3 (scaled, Buy&Hold), consistent with its positive correlation with SPY, tends to decline with SPY, although it does not show declines of the same magnitude as SPY. By contrast, the red line, MF4 (scaled, TSMOM), consistent with its negative correlation with SPY, tends to increase when SPY decreases . And not only that, the slope for MF4 is actually steeper than for bonds (green line)! رائع. MF4 returns are concentrated in the area where a true alternative asset should be and shows a convexity property that is highly desirable from a portfolio construction standpoint. Time Series Momentum Smiles At You. The MOP paper alludes to the convexity effect documented above. Below is a graph from the MOP paper that documents the quarterly returns for a 12-month TSMOM strategy plotted against the S&P 500: The returns to TSMOM are largest during the biggest up and down market movements…TSMOM, therefore, has payoffs similar to an option straddle on the market…[the] TSMOM strategy generates this payoff structure because it tends to go long when the market has a major upswing and short when the market crashes…Historically, TSMOM does well during “crashes” because crises often happen when the economy goes from normal to bad (making TSMOM go short), and then from bad to worse (leading to TSMOM profits), with the recent financial crisis of 2008 being a prime example. We don’t disagree with KTW that the TSMOM “alpha” found by MOP is related the strategy’s leverage-like use of volatility scaling. Without volatility scaling, returns and/or “alpha estimates” to a TSMOM strategy are not that different from a buy-and-hold strategy. So we commend their research and for making us think harder and longer about the results published in Moskowitz, Ooi, and Pedersen (2012). However, the real value of the TSMOM strategy is not evident when examining standard summary statistics. Rather, the value of TSMOM strategies is highlighted when one considers the genuinely unique diversification qualities these strategies bring to the table relative to B&H strategies — especially when examining how TSMOM strategies act during SPY “tail” الأحداث. When we conduct the full analysis of TSMOM versus B&H futures strategies, we once again identify why TSMOM strategies are unique relative to B&H futures strategies. Time Series Momentum and Volatility Scaling. Kim, Tse and Wald A version of the paper can be found here. Want a summary of academic papers with alpha? Check out our Academic Research Recap Category. Moskowitz, Ooi, and Pedersen(2012) show that time series momentum delivers a large and significant alpha for a diversified portfolio of international futures contracts.We find that their results are largely driven by volatility-scaling returns (or the so-called risk parity approach to asset allocation) rather than by time series momentum. Without scaling by volatility, time series momentum and a buy-and-hold strategy offer similar cumulative returns, and their alphas are not significantly different. This similarity holds for most sectors and for a combined portfolio of futures contracts. Cross-sectional momentum also offers a higher (similar) alpha than unscaled (scaled) time series momentum. The views and opinions expressed herein are those of the author and do not necessarily reflect the views of Alpha Architect, its affiliates or its employees. Our full disclosures are available here. Definitions of common statistics used in our analysis are available here (towards the bottom). Join thousands of other readers and subscribe to our blog. This site provides NO information on our value ETFs or our momentum ETFs. Please refer to this site. Like the Post? Share the Knowledge! About the Author: Yang Xu. Mr. Xu is currently working with TradingFront, a fintech venture that was spun off from Alpha Architect in 2016. Prior to TradingFront, Yang was a managing member of Alpha Architect, where he lead the capital markets group and assists in quantitative research. Mr. Xu has unique skills related to “big data” تحليل. His recent research investigates various proprietary trading algorithms, tactical asset allocation models, and longer-term security selection models. Prior to joining Alpha Architect, Mr. Xu was a Principal Data Analyst at Capital One, where he was a member of the Basel II data analysis team. Mr. Xu graduated from Drexel University with a M.S. in Finance, and from the University of International Business and Economics in Beijing, China, where he earned a BA in Economics. الوظائف ذات الصلة. Do Trend-following Managed Futures Increase Safe Withdrawal Rates? Go Skew Yourself with Managed Futures. Commodity Futures Investing: Complex and Unique. Time Series Momentum and Volatility Scaling. Managed Futures: Understanding a Misunderstood Diversification Tool. 15 تعليقات. From what I understand, big trend-following CTAs like AHL and Winton use volatility scaling in their funds. yes, most of them do. otherwise there are just not enough spreads and/or crisis alpha… Both these papers take the signal as being long or short depending on past performance. Have you guys tried any alternate signal wherein we can incorporate the magnitude of the past performance. In my experience a signal proportional to past return does not work. wondering if you have any thoughts. in this post, we used vol weight across different future: higher past volatility gets lower weight and vise versa. In term of incorporating the real magnitude of past performance into the signal, not really. One idea pops out of my head is to use relative strength and mom tilt, i.e. higher past total return gets higher weight title, from this equation (weight = base + R(Rank(i) – average(rank))), R factor is normally 5% Might there be another Alpha Architect ETF in the future? This looks like a promising way to diversify Val/Momentum. Unlikely. The ETF structure doesn’t help on taxes and the constraints are too great when it comes to leverage. Great blog, thanks. What happens when you go long-only and replace the short side by eg. intermediate bonds? شكر. Since this strategy consists of both commodities and bonds, we did not test on just shorting the bonds. Shorting the bond along would be too noisy at some level. We did test the trend following long-only idea. It decreases the volatility, increases the sharpe and however, also decreases the crisis alpha significantly. شكر. I did not mean to short the bonds, only to use intermediate bonds as out-of-market asset (“cash”) when going long-only. And how do you measure crisis alpha? oh k. yah by doing that will increase the performance for sure. The issue is that it tilts too much to bond. Theoretically we could end up 100% in bond or 250% in the scaled up version. In this case, we simply use top drwadowns to evaluate the crisis alphas which is the outperformance when the market blows up; is profit which are gained by exploiting the persistent trends that occur across markets during times of crisis. Very good write up Yang. Thank you and well done! Thanks Dave! Will keep up the good work. Great post Yang. Any idea what retruns and drawdown of mf4 would look like if you vol scaled up to 15 or 20%? شكرا لعملك. On a pragmatic note could you explain how to get a TMOM indicator – let’s say on Stock Charts? Secondly – instead of the 12 month MA; OK to use the 200 day MA instead? that would probably work. Anything in the 10m – 15m range performs about the same in a backtest.
خيارات الأسهم تنتشر آلة حاسبة
خيارات الأسهم في السوق الهندية